【创意制造组】AI八段锦智能助教系统 中等

1 项目介绍

    八段锦是一套流传已久的中国传统健身功法，起源于宋代，距今已有八百多年历史。“八段”指其由八个动作组成，“锦”意为精美华贵，形容这套功法如丝锦般柔和优美、功效显著。它结合了呼吸调节、身体运动和意念专注，属于中医“导引术”的一种，旨在疏通经络、调和气血、强身健体。八段锦融合了中医养生智慧，是中华传统文化瑰宝。每天坚持练习，不仅能改善亚健康，还能在快节奏生活中寻得一份身心平衡。但初学者往往难以准确把握每个动作的精髓——手型是否到位？马步是否扎稳？呼吸与动作是否协调？传统教学方式缺乏实时反馈，导致学习效率低下。

“AI八段锦智能助教系统”，基本原理是在电脑上用mind+ v2.0，以八段锦教练（国家体育总局推荐版 杨振宇、张彦清）的动作来训练姿态识别大模型，然后用摄像头获取学徒的姿态，进行模型推理，实时将推理结果（动作名称、置信度）通过MQTT协议推送到行空板M10的SIOT平台，行空板接收数据并实时显示到行空板屏幕上，对学徒的动作进行指导和评价。

“AI八段锦智能助教系统”通过AI视觉识别技术，将八段锦的动作转化为可视化的数据反馈，3D打印制作作品的支架，便于用户调节角度，让每一位练习者都能拥有专属的"AI数字师父"。

演示视频

1.2 项目设计

本项目构建了一套"感知-推理-反馈"闭环的八段锦智能教学系统：

八段锦八式对应分类标签：

第一式 两手托天理三焦

第二式 左右弯弓似射雕

第三式 调理脾胃须单举

第四式 五劳七伤往后瞧

第五式 摇头摆尾去心火

第六式 两手攀足固肾腰

第七式 攥拳怒目增气力

第八式 背后七颠百病消

1.3 项目亮点

无线部署：通过SIOT实现电脑与行空板连接

实时反馈：用户可以及时获取到自己的动作与大师的动作差别，便于及时调整

2 AI知识园地 - 姿态分类与八段锦教学

2.1 姿态分类技术

姿态分类是计算机视觉中的一项关键技术，它通过分析人体骨骼关键点（如肩部、肘部、髋部、膝部）的相对位置和角度，来判断人体当前做出的具体姿态。与目标检测不同，姿态分类关注的是“动作的类别”而非“位置”。

本项目利用姿态分类技术，将用户实时做出的八段锦动作与标准姿态进行匹配，输出对应的动作标签（1~8）以及置信度分数。

2.2 从体感交互到“数字师父”

传统的八段锦教学依赖视频跟练或线下师父指导，前者缺乏反馈，后者受限于时空。本项目创新性地利用普通USB摄像头 + AI模型，使每位练习者都能获得实时、客观的动作评价。

其核心价值在于 “认知卸载”——练习者无需反复对比屏幕或回忆动作要点，只需专注自身感受，系统会自动告诉你：“这个动作像‘左右开弓’了，但手臂再抬高一点会更标准”。

3 八段锦姿态分类模型训练

3.1 下载软件及创建训练项目

下载安装：前往官网下载并安装 Mind+ v2.0及以上版本。

官网链接：https://mindplus.cc/

创建项目：打开软件，点击左侧导航栏的 “模型训练”，选择 “姿态分类” 任务。

3.2 数据准备

这是模型成功的关键，需要采集足够且多样化的数据。

标签设置：根据八段锦的八个招式新建8个类别。

数据采集：

从国家体育总局推荐的专业教练（杨振宇、张彦清）视频中截取，部分照片从网红博主（沅芷）的教学视频中获取。

建议：每个类别采集 50张样本。

3.3 模型训练与校验

训练模型：数据采集完成后，点击 “训练模型” 按钮开始训练。可在“高级设置”中调整参数。

训练过程观察：在训练过程中，可以观察准确率（Accuracy）和损失（Loss）的变化曲线，理想情况下准确率应逐渐上升，损失逐渐下降。

模型校验：

单张测试：上传一张未参与训练的图片，测试模型能否正确分类。

实时测试：选择“摄像头”，在实时画面中做出八段锦的动作，观察模型分类结果是否准确和流畅。

优化迭代：如果校验效果不佳，可增加数据量、提高数据多样性、调整训练参数，然后重新训练，直至效果满意。

3.4 模型实时结果推送

训练并验证满意后，点击 “实时结果推送” 按钮，将推理结果实时推送到行空板的SIOT平台，注意要先在行空板M10上开启SIOT v2功能，并确保行空板M10和电脑在同一个网段。

3.5 模型工程文件保存

样本数据的获取和模型训练是一个长期的过程，为了能迭代改进和完善，建议每次训练完将模型保存成.mpmodel格式的文件，便于后续继续修改模型样本数据，重新训练模型。

4 行空板获取数据并呈现

4.1 硬件与软件清单

电脑：Windows 10 或以上系统。

软件：Mind+ v2.0及以上版本，python积木模式。

摄像头：电脑自带摄像头或USB摄像头。

4.2 逻辑设计

在Mind+python积木模式中，获取SIOT平台数据，订阅MQTT消息，并实时呈现

4.3 核心程序代码

总结与思考

（1）目前来看，模型推理的精准度还有待提高。影响的因素可能有几点：一是模型的样本数据的精确度；一是学徒动作画面获取的问题（同样的动作，距离摄像头3米距离，和距离摄像头5米距离，推理结果可能不同？？）；

（2）目前只能做到定式的动作检验，并不能做到全过程动作的检验，计划后续再做一个八段锦的时序模型训练，将姿态模型和时序模型进行组合判断，形成多模态的AI助教；

（3）对mind+程序模型训练功能的建议：用户在导入样本数据后，系统自动判断的关键点识别可能不准确，这时候需要人工检验。目前用户只能在缩略图里面可以看到关键点识别，打开样本图片后就看不到了，建议要能让用户看到系统自动识别的关键点。

（4）模型的类别如果比较多的话，推理结果会显示不全，也没有下拉菜单设计，很不方便。

（5）八段锦的精髓在于调身、调息、调心的和谐统一。目前借助AI技术，我们主要能够实现对“调身”动作的辅助与优化。期望通过持续规范身体的姿态与动作，逐步带动气息的平稳与心灵的安宁，最终实现身、息、心三者的整体协调与统一；

祝大家都能够拥有有趣的灵魂，健康的体魄。